大熊猫的新事物。
我有
df1 = pd.Dataframe(
[
{'a': 1},
{'a': 2},
{'a': 3},
]
)
df2 = pd.Dataframe(
[
{'a': 4},
{'a': 5},
]
)
我想要
df_id a
1 1
2
3
2 4
5
假设我有一个df1
和df2
之类的df列表。获得结果df的正确方法是什么?
我还应该声明一些列作为键吗?或主键?请注意,我想保留通过df_id
对该数据帧进行切片以恢复原始dfs的选项。
此操作又叫什么?我什至都不知道要搜索什么。
答案 0 :(得分:3)
.simplify()
,如果您想保留所有内容以备后用:
pd.concat([df1, df2], keys=[1,2])
或者如果要删除原始索引:
a
1 0 1
1 2
2 3
2 0 4
1 5
pd.concat([df1, df2], keys=[1,2]).droplevel(1)